在钢铁冶炼过程中，烧结是至关重要的一步，烧结料的质量直接影响着钢材质量。烧结终点（Bum-through Point，BTP）是烧结过程中的关键热状态参数，它标志着烧结过程是否正常进行。由于烧结过程的复杂性，如时变性和时滞特性，以及某些参数难以实时检测、存在不确定性与扰动，BTP往往波动较大，难以稳定控制。
本文深入分析了烧结工艺的机理，并总结了BTP控制问题的主要困难。基于系统辨识和智能控制理论，提出了一种BTP智能控制策略，旨在实现BTP的稳定性，确保质量和产量指标满足要求。
首先，针对一些重要参数无法在线检测的情况，构建了两个软传感器模型，包括BTP模型和垂直烧结速度模型。通过对烧结过程特性和BTP影响因素的分析，定义了一个自回归外生（ARX）模型结构来描述烧结过程，并通过闭环识别方法得到BTP预测模型。
其次，设计了一个前馈模糊控制器，以抵消如水分、料层高度等前馈扰动的影响。此外，为了提高在稳定运行情况下的BTP控制精度，根据软传感器模型得到的当前垂直烧结速度，计算出最优的炉速。
模拟结果验证了所提出的策略在建模和控制上的有效性。同时，为了证明其实用价值，该BTP智能控制系统被应用于一家钢铁企业的烧结厂原有的控制系统之上，进行了实际应用验证。
总的来说，这项工作利用人工智能和机器学习技术，解决了烧结过程中的BTP控制难题，提高了烧结工艺的自动化水平和效率，对于钢铁行业的生产优化具有重要意义。通过智能控制策略，可以更精确地预测和调整烧结参数，降低能源消耗，提升产品质量，为钢铁企业的可持续发展提供了有力的技术支持。
